當下的人類正站在AI時代的開端，社會中的每一個人都在被強大的AI技術賦能。聚焦AI領域的「賦能者」與「被賦能者」，36氪「新質生產力·AI Partner大會」以「我被AI賦能了」為主題，匯聚國內AI領域重量級嘉賓，一起共探AI行業新圖景。
5月24日，36氪「新質生產力·AI Partner大會」於北京環球貿易中心正式拉開帷幕。大會聚焦AI場景與應用端，分為「AI能為我們做什麼」和「我被AI賦能了」兩大篇章。現場匯聚來自阿里雲、螞蟻集團、聯想、OPPO、百度、英特爾等企業的AI領域先鋒者，以「賦能者」與「被賦能者」的不同視角，共同探討AI技術如何「爆改」千行百業。
阿里雲李中雨
以下為阿里雲李中雨演講原文：
李中雨：大家好，我是阿里雲李中雨，今天跟大家分享一下阿里雲助力中小企業逐浪AI時代。
阿里雲是如何用AI把工作變的更加順暢，提高工作效率、生產效率的呢? 是如何運用在研發階段、生產階段，特別是這波大模型沈澱下來的能力呢？
舉例來說，阿裏雲工程師開發新的版本，分布式存儲以及前端數據庫、大模型等產品的時候都會用靈碼一類的產品來輔助編碼。阿裏雲是算力提供的平臺，我們涉及大量機房和IDC管理，會涉及智能機房的調度、維護、運維。
在生產的方面，無論是自動化在前端IOT以及運維平臺，還是在平時服務器、數據中心、運維中心的數據，都需要經過大模型、一套運維人工智能來供應。在生產和供應還會用大模型技術來進行生產預測、銷量預測，這樣能夠把我們在需求端、供應端擬合在一起。供給和需求預測是非常重要的，而雲端最大的優勢是有彈性。
營銷階段，主要運用在前端對客戶需求的分析，很多客戶不是第一次用雲，對雲的需求在哪裏，用什麼產品匹配這樣的需求，讓他們達到整個訂單高效關單，都有系統的支持。大家可以在阿裏雲的官網上進行AI助理的體驗，當一個企業把需求通過自然語言的方式告訴AI助理，助理會告訴你如何處理，這也是基於阿裏雲在過去20年我們沈澱下來的運維和客戶服務的經驗。
阿里雲已經把AI應用到從生產到營銷的各個階段，我相信這套經驗對在座企業，無論是傳統製造業或是IT企業都是可以借鑒的。值得註意的是，如何找到適合自己的切入點，把AI工具用到提升我們的效率當中。
阿里集團不僅僅是阿里雲在應用整個AI技術，如果在淘天做新的店鋪，你會發現投流，萬象和以前是不一樣。以前的萬象基於規則、引擎、以往沈澱的經驗，今天的萬象已經把大語言技術，語言模型技術應用在裏面，甚至已經實現多模態技術，包括你做整合營銷、營銷策劃的時候，所宣傳的物料是不是適合投放需求，都可以給到很多服務。
另外還會提供設計的工具，今天開店的模板甚至大家看到的客服，淘寶問問以及千牛體系都把大語言模型技術融合在裏邊，包括跨模態、多模態技術融合在裏面。今天也有螞蟻的同事來，包括螞蟻、菜鳥，也包括本地生活等等，AI時時刻刻在阿裏內部產生變化。
阿里雲通義大模型的不斷疊代和優化，正在為企業及開發者提供前所未有的智能化體驗，聽悟是在會議中總結出來的系統，如何通過語音和文檔建立連接，快速生成會議紀要、工作流，快速把工作任務分配出去，這些能力都集成在釘釘文檔中，也集成在所有辦公場景下、協作場景下的阿里AI能力。羚羊是偏數據驅動型的，通過AI生成BI業務報表、促進業務診斷等等。
無論是阿里雲還是阿里巴巴集團都在充分用AI，我們也是被AI賦能的一家企業。下面，我們講一講雲計算。
不可否認雲計算變成AI能夠快速成長的最主要基礎，我們都在看GPU、異構算力，加速算力，本質上今天一個開發者、創業者或者一家中小企業面對的是GPU集群。GPU數據中心維護是非常難的，維護的難度、使用的難度、調度的難度超過傳統通用計算，一些有訓練模型的企業，當你訓練模型的時候，GPU供給是非常不穩定的，他的穩定性比通用計算要低。
雲計算除了把算力彈性、算力調度能力與最低成本、最短時間交付給這些企業和開發者之外，雲計算本身也提供了基礎能力，使得中小企業在不太了解底層技術、運維能力沒有達到要求的情況下，就可以做上層應用，同時獲得非常穩定的技術支撐，也使得無論是前端幫助客戶做經營提效，或是幫助自身做業務提升，都提供了更好的支持。
雲計算和AI結合在一起，能夠讓一些領域發生變化。我們一些製造企業通過AI走向產品及服務，剛才有聽到家電企業的分享，美的本身也在從單純提供產品，通過AI技術和面向前端技術，從產品及服務這條路上走的更遠，這些都需要基礎設施的支持。
在現在的網絡情況下，雲計算和AI未來會在這些場景下給到開發者和創業者更多應用場景和未來的發展動力。拆開來看，哪些阿裏雲AI產品會幫助大家？
首先是通義，這個月剛剛發布新的價格策略，充分發揮雲計算的能力，把成本降的更低，大家需要關註的重點產品，7B和14B，會對端側智能帶來比較大的影響。
我們也跟MTK進行深入合作，在MTK前端芯片上也有通義7B和14B的部署能力，也有可能在一些場景下，在有限的token獲得大語言模型在前端提供服務的能力。今年也會是在端側智能的爆發點，這類產品大家可以重點關註如何應用在自己的產品中，直接為自己的業務帶來幫助。
更多關註的產品一個是72B，一個剛剛開源的110B，還有MAX，你自己需要訓模型，為你提供專屬服務。因為裏面的數據是有自己的獨特性，這裏面行業工作流不是通過大語言模型解決的，在72B、110B、MAX卻可以做出選擇，這三個產品72B在去年，110在今年，MAX發布自己評測的時候都是排在各類語言模型前面的，在這三款之間需要選擇哪個更適合你的場景，比如說在專屬領域，72B說不定就夠了，這個是需要根據自身情況進行調試的。
通義不僅僅是提供模型服務，也在做C端嘗試。我們提供了API給到第三方開發者，除了提供模型能力還能夠使用模型沈澱下來的服務能力，我們在幫助更多的開發者盡量把應用呈現在應用建構而非底層模型調優，大模型在業務領域應用還是有一定的距離，權重調整、產出都是需要一系列的工具進行幫助的。
因此我們又推出百煉，阿里雲百煉是一套完整大模型部署和開發的平臺，大模型發展到這個階段遇到瓶頸了，更多人認識到它是開發模式的變化，原來我們之前用一些庫、組件開發東西，今天大模型成為程序開發者、應用開發者，而不能叫工具，應該是開發的範圍發生變化，並不一定是它本身。
阿里雲百煉就是提供中心或者是平臺，基於模型進行開發從而變的更加簡單，包括各種各樣數據引入和導入變的一鍵式，在進行導入的時候，選擇任何一個大模型，不僅是為阿裏服務，還可以選擇上面部署的模型、友商的模型都可以在百煉上進行實施。
當你導入數據選擇模型後，如何在模型上進行調優，如何進行組件上部署，這些都可以在百煉上完成。在部署的過程中，百煉跟底層是自動打通的，不需要你關註太多的底層內容。
除此之外我們還有一個開源社區——魔搭，這是在中國最大的社區，我們希望這個成為開發者交流平臺，如果你想知道中國開發者在做什麼，這個平臺是比較好的選擇。未來的開發模式，上面是MAAS，中間是PAAS平臺，我們知道，隨著雲原生進入以後，開發模式已經發生了變化。
我們今天看到了很多機遇。首先是一些小的公司借助AI能力可以做很多的事情，特別是agent能力會補齊一些角色或者第三方智能解決方案，創業範式或者團隊組織範式會發生比較大的變化。
第二個，今天這個年代的開發範式發生了變化，今後開發不是圍繞著某個開發工具，也不是圍著某個開發框架，而是圍繞著大模型去做的。
這兩個機會今天對於創業者，特別是36氪的受眾應該去思考的。如何在企業組織模式或者社會組織模式發生變化的時候，提供服務給企業，特別是未來三到五年算力沒有那麼充分的情況下，如何提供更好的agent給到客戶。對於企業本身如何集成這些角色在你的整個工作當中，使你更有競爭力，在生產、研發階段這是巨大的機會。
這就是我所有演講的內容，阿裏雲希望跟創業者、開發者開發出更多好的應用，今年是最期待的應用年，半年走過去以後，很多明星應用還在路程當中，阿裏雲將在這個方面提供更多支持，與眾多創業者逐浪AI時代。謝謝大家。
36kr拍攝---來源: 36氪-
*奧創光年聯合創始人兼COO 楊海:AI時代的市場策略變革 | 新質生產力·AI Partner大會*
5月24日，36氪「新質生產力·AI Partner大會」於北京環球貿易中心正式拉開帷幕。大會聚焦AI場景與應用端，分為「AI能為我們做什麼」和「我被AI賦能了」兩大篇章。現場匯聚來自奧創光年、螞蟻集團、聯想、OPPO、百度、英特爾等企業的AI領域先鋒者，以「賦能者」與「被賦能者」的不同視角，共同探討AI技術如何「爆改」千行百業。
以下為奧創光年聯合創始人兼COO 楊海先生的演講實錄。
奧創光年聯合創始人兼COO楊海先生
大家好，我們是一直做AI營銷領域的奧創光年，帶給大家在營銷領域一些我們的想法。
過去一年中，我們交流各個大集團的CMO或者業務一號位，他們既願意談變革這個詞，也會有恐懼的心理，變革革了誰的命，營銷會有什麼樣的變化？我們在過去一年當中有比較大的總結，我們今天在營銷界的變革不是用AI取代HI，而是創造所謂混合智能新的工作方式。
營銷是非常需要豐富創造力的事情，AI在當中非常有作用，如何在AI的幫助下把人的智慧發揮出來，是公司成立到現在一直在探索的方向。
我做品牌總經理的時候，我們需要構建什麼樣的人才，這是我給HR下的指標，要麼你找十項全能的人，要麼是團隊裏的人覆蓋這些能力--頭腦縝密，眼觀六路，嗅覺敏銳，狂熱內心，耳聽八方，口若懸河，手到擒來。
AI在這當中起到什麼樣的角色，讓我們重新思考未來環境當中可能需要具備什麼樣的能力，讓你的團隊能夠把AI更好應用在團隊中。過去人才模型當中有一部分可以被AI替代，但有一部分仍然需要充足人的能力做更好的發揮。
在信息獲取方面，我們在研究耳聽八方、眼觀六路時，沒有比AI更快更好識別信息的了，一個是信息量很大，另外一個時因為有算法加持，你們看到的信息只是算法想讓你看到的信息。如果想對這個市場有足夠的了解，必須通過AI能力來執行。
頭腦分析，人依然占據重要的作用。目前在很多策略的分析上，結合多方面信息，包括媒體策略，市場、預算等，AI可以給這個事情帶來更好的效率。
洞察，AI做的非常棒。去掉80%的能力，在整個數據理解、數據分析當中，有一些市場洞察是有一些模板可尋的，但是對於新的動作，人在裏面起到重要的作用。明年我再來分享的時候，也許就會有AI助手，但現在依然是人工的能力。
製作，一半一半。在市場營銷製作過程中有多少是人，有多少是AI，最最關鍵的是對品牌的熱愛，這個事情是機器無法替代的。我們公司也會提供很多AI的能力，包括創建品牌內容大腦、內容資產管理、AI生成，有很多都是不錯的工具和產品。
對我們來說，在全鏈路中，包括新品研發如何做，線上如何進行整合優化，線下如何做好轉化提升，甚至今天有大的集團品牌都會跟我一起來討論我們能不能一起創造新的營銷範式，這些都是我們在未來營銷變革會改變最多的地方。
當我們談到創造一個好的內容時，我們經常會去學它的形和意，但這對營銷來說，並不是天然存在的數據庫。如果今天一家公司說只需要工具能力解決營銷所有環節，大概率是走不通的，同時人也不能把品牌當中關於營銷的內容和數據都轉變為可以學的點。
今年我們上了一個比較重要的產品，我們叫內容大腦，把行業好內容和品牌好內容進行結合探索，這需要品牌在行業裏面洞察到爆款，找到目標消費群體當中核心的賣點等，我們會提供比較好的工具來幫助品牌迅速實現。
在這個過程當中，沒有一家服務商能夠比你的品牌更了解你的品牌應該走什麼樣的人群、方向，如何把它更好應用起來，這個是接下來跟很多品牌一起探索的事情。今天我們公司服務的是大品牌、大集團，但接下來我們希望工具平視化，在需要的地方迅速找到市場切入點。
我們如何應用科技裏，一個是如何讓冰冷的數據能夠迅速地學習，還有一個是在你做創意的時候，哪些內容、核心詞能夠迅速通過人的理解，形成模型並且很好地復用。我們沒有能力做大模型，我們做的是行業垂直模型，每當一個行業經驗沈澱下來以後，AI會對行業的理解變得更直接。
很多人用過大模型，當你用普通語言跟它溝通，它特別理解你，但當你用明確的語言溝通時，你會發現牛頭不對馬嘴。
我們去年幫助品牌做已有資產的復用，今年我們也做了很多關於原生型內容的生產，我們發現所有品牌內容中，如果你有一個產品，我們有直接工具，能夠跟光線、背景迅速形成視頻，生產效率現在看來是不到人生產時間的十分之一，就可以達到更好的效果。
目前看來，越來越多的品牌需要有更多以產品為主的視頻，我們在做視頻的時候，不僅僅是標準化模板，我們也可以做品牌獨特模板，幫助一些新的品牌打特定的場景。這些模板的存在，都可以讓它變得批量性，可以在不同場景、時間可以做更好地生成。
當你的團隊有了更好的互動能力後，AI可以指導他們有更多展現形式。這是我們今年跟美妝品牌做案例、做模型後得出的經驗。通過不同的色號、互動形式、展現方法都可以讓品牌原生內容得到極大的豐富。這對一個品牌今天做內容製作的能力來說，是指數級的變化。
視頻是我們非常擅長的東西，同時我們也在拓展圖片領域。有一些圖片是關於營銷品牌類宣傳的，產品可以在不同背景下展示。當你打的不同場景都需要進行很好地製作的情況下，我們這邊製作的能力跟速度跟人來比有非常大的差別。在今天，跟我們合作的很多品牌裏，頭部內容都是由我們來製作完成的，因為批量生產的時候AI自我學習、糾錯能力更快。
對於電商類廣告，電商是非常邏輯化的內容，對產品如何展示，信息如何表達，產品背景圖如何做結合，是有清晰的套路在裏面的。但對於很多品牌來說，沒有辦法在非常短的時間內獲得平臺的數據，並且能夠持續做優化。因此我們在做電商圖生成的同時，也幫很多品牌做關於他自己私有的。
在今天，單一內容工具的變化並不是營銷變革的核心，內容製作本身說到底其實是效率或者是成本，它是提效向，什麼是好的方向、賣點、場景，這些才是品牌打差異化競爭很重要的一點，這也是跟很多品牌做的新品研發工作，很多頭部品牌開始做嘗試。
我們希望在研發新品鏈路中，能夠縮短將近三分之一的時間，同時提高20%的滲出率，這個目標從現在的進展來看蠻值得期待的，對我們的品牌方來說是在重塑整個內容供應鏈，將來內容供應鏈終點是跟消費者做結合。
雖然我們是一家AI公司，我們在營銷這個賽道過去幾年做的還不錯，是過去幾年裏唯一每年都有不錯的融資的公司。我們有非常強的AI信仰，我們有這個信仰才堅信人的力量，我們公司一直有一個使命，希望在營銷環境當中把人類智慧聚焦在創造上。---來源: 36氪-
